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Glycerol used for denitrification in full-scale wastewater treatment plants: nitrous oxide emissions, sludge acclimatization, and other insights
甘油在污水處理廠反硝化中的應用：氧化亞氮排放、污泥適應及其他發現
來源：Water Science and Technology, Volume 88
《水科學與技術》第88卷
摘要內容
該研究揭示了甘油作為反硝化碳源在污水處理廠（WWTPs）中的雙重效應：污泥馴化后顯著提升反硝化速率（SDNR從1.61增至16.11 mgNO?-N·gVSS?1·h?1），但導致亞硝酸鹽積累并引發高氧化亞氮（N?O）排放（排放因子高達2.5% kgN?O/kgTN?????????）。通過微生物群落分析（16S rRNA測序）發現，甘油馴化富集了Saccharimonadales（缺乏nir基因）和Propionibacteriales（缺乏nosZ基因），二者協同作用導致亞硝酸鹽積累和N?O釋放。研究提出基于甘油投加量（而非傳統氮負荷）的N?O排放因子更適用于此類場景，并通過全尺度實驗證實異丁酸鹽復配可抑制N?O排放。
研究目的
量化甘油馴化對反硝化效率（C/N比、SDNR）和N?O排放的影響
解析甘油馴化污泥的微生物群落演變與功能基因缺失的關聯
建立適用于甘油碳源的N?O排放因子計算方法
探索抑制N?O排放的碳源優化策略（如異丁酸鹽復配）
研究思路
批次實驗對比：對比未馴化與甘油馴化污泥的反硝化性能（圖1）
全尺度監測：在7座污水處理廠監測N?O排放（Unisense電極）、亞硝酸鹽濃度及碳氮比（圖2-3，表1-2）
微生物分析：16S rRNA測序揭示甘油馴化污泥的菌群特征（圖5-6）
干預實驗：在Merchtem廠復配異丁酸鹽驗證N?O抑制效果（圖4）
測量數據及研究意義
反硝化性能數據（圖1）
數據：馴化后SDNR提升10倍（16.11 vs 1.61 mgNO?-N·gVSS?1·h?1），C/N比從6.87降至3.10 mgCOD/mgNO?-N
意義：證實甘油馴化可大幅提升反硝化效率，但高碳氮需求暗示潛在副產物積累風險
來源：圖1（批次測試曲線）
N?O排放數據（圖2，表2）
數據：甘油投加導致N?O排放因子高達2.5%，且與投加COD強相關（R2=0.86）
意義：揭示傳統基于氮負荷的排放因子（EF_TN）不適用甘油場景，需改用EF_COD
來源：圖2（液相/氣相N?O監測），表2（COD與N?O相關性）
微生物群落數據（圖5-6）
數據：甘油馴化富集Saccharimonadales（相對豐度↑15%）和Propionibacteriales（↑12%），二者均缺乏完整反硝化基因
意義：從菌群角度解釋亞硝酸鹽積累機制（nir/nosZ基因缺失）
來源：圖5（菌群分布），圖6（關鍵菌屬對比）
干預效果數據（圖4）
數據：復配異丁酸鹽（58.8%占比）使N?O排放降低90%
意義：證明多碳源策略可平衡菌群功能，抑制N?O生成
來源：圖4（異丁酸鹽投加期間N?O濃度曲線）
丹麥Unisense電極數據的核心意義
使用Unisense Clark電極（N?O微傳感器）實現：
原位實時監測：首次在全尺度污水處理廠捕獲甘油投加后液相N?O的瞬時峰值（圖2頂部），證實亞硝酸鹽積累（>3 mgN/L）與N?O生成的同步性
排放機制解析：通過氣/液相N?O濃度對比（圖2），揭示曝氣階段的氣提效應是N?O釋放主因，推翻傳統“反硝化中間產物累積”假說
工藝優化依據：精準量化異丁酸鹽的N?O抑制效果（圖4），為碳源復配策略提供數據支撐
因子模型驗證：基于電極數據建立COD投加量-N?O排放線性模型（圖3），取代低相關性（R2<0.25）的TN去除量模型
結論
高效與風險并存：甘油馴化使SDNR提升10倍、C/N比降低55%，但富集缺陷菌群（Saccharimonadales/Propionibacteriales）導致亞硝酸鹽積累
排放因子革新：提出基于甘油投加量（EF_COD）的N?O排放因子，較傳統EF_TN預測精度提升300%（R2從0.23→0.86）
抑制策略有效：異丁酸鹽復配通過激活Burkholderiales的完整反硝化通路，使N?O排放降低90%
工程建議：長期使用甘油需監測N?O，優先采用混合碳源或定期投加短鏈脂肪酸以維持菌群平衡